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公开(公告)号：CN117373097A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311492898.4
申请日：2023-11-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于可变形采样和视觉Transformer的微表情识别方法，获取宏表情图像和微表情图像，得到宏表情数据集和微表情数据集；构建基于可变形采样和视觉Transformer的微表情识别模型，包括特征提取模块、可变形采样模块、视觉Transformer模块和分类器；采用迁移学习方法，使用宏表情数据集和微表情数据集分别对基于可变形采样和视觉Transformer的微表情识别模型进行训练和超参数调整后，得到训练后的基于可变形采样和视觉Transformer的微表情识别模型；将待测试的图像输入到训练后的基于可变形采样和视觉Transformer的微表情识别模型进行微表情识别；该方法能够实现模型逐步关注图像中特征显著的区域的可鉴别特征，能够提高微表情识别的准确性和鲁棒性。
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